许多人知道，十九大报告就提出要提高全要素生产率。
它要成为人类进步(其实只是物质进步)最好的游戏规则，必须借助政府的有为有力之手(这一点张先生极力反对)。[13]马歇尔：《经济学原理》，商务印书馆 1964年版，第23页。
这个过程更是造福于人类社会的，它的每一次改善，每一次进步，都将给千千万万的人带来新的福祉。新结构理论可能会作出了这样的回答：一个国家的要素禀赋结构是动态的、变化的，要适应这种动态变化，经济才会有快速增长。当然，我们对林先生的诘难，同样也应该用在斯蒂格利茨和许成钢先生的身上。而林毅夫先生及其学术同侪的新结构经济学，旨在将结构转变重新带回经济发展研究的核心，并强调市场和国家在促进经济发展过程中所扮演的重要角色。因此，在市场经济条件下，个人利得最大化和人与人之间的对立，[3]是更根本的规定，而利已先利人，如果不是一个伪命题，至少也是一个残缺的命题。
真是这样吗？任何稍有社会经验的人都知道，在市场经济的行为中，利己是目的，利人是过程、是手段。这后一点最近似乎已初现端倪，是这篇文章主要要探讨的。即使大企业为了保护其已有的业务，而主动将被并购企业一些很有前景的新技术、新产品、新模式扼杀掉，也属于企业内部的防范相互竞争、相互拆台的行为，并不属于市场上的排斥竞争行为，这种通过并购把市场上排斥竞争的行为转化为企业内部防范竞争的行为，可能是一个执法难点，但无论如何，这种行为只是消除潜在的可能竞争者而非现有的重要竞争者。
定价与补贴 首先应该受到关注的企业行为，就是定价，以及与之密切相关的补贴。但是，如果平台企业所利用的平台优势地位，是平台企业自己在竞争环境中锻造出来的，而不是政府给予的，就不一样。严格地讲，自我优待对其他厂商是不公平的。一方面，数字经济的许多行业远未成熟，产品和服务价格，以及背后的成本处于快速变动之中，甚至有些产品和服务从一开始就是以完全免费的方式推向市场，这就使得传统的成本—价格衡量方法遇到极大困难。
平台的自我优待有很多方式，譬如把自营商品放在更显眼的位置、安排更优先的配送、诱导客户给予更多的好评，或者对重要的竞争性厂商采取相反的措施。在数据收集与处理、算法、软件的强大功能驱动下，数字经济领域的拒绝交易、自我优待行为，以及其他许多损害公平竞争、损害厂商和客户正当权益的行为，很容易得到大规模、高频率、隐形化实施。
欧盟对一般性拒绝交易行为是接受的，只有在企业滥用必需设施实行拒绝交易行为时，才会进行规制。不过，数字经济使此类竞争复杂化。数字经济领域的此类现象之所以更加值得关注，主要是因为数字企业可以系统性地利用数据和算法，更加方便、更加隐形、更加大规模地实行差别化定价。对于技术性的排他和歧视行为，例如对于搜索平台利用索引、算法、排名方法、排序方式而实施的排他和歧视行为，也应该给予关注并进行深入分析。
如果企业在实体业务和资本市场之间实行交叉补贴，就应该考察企业家、投资家是否对资本市场实行了误导和欺诈。再次，互联网及相关数字技术正在成为新通用技术，以及大数据成为新通用资产，使得数字经济领域的一些先占者、优胜者，特别是平台领域的巨头企业，可以获取巨大的范围经济性和延伸优势，有助于它们使用更加复杂的交叉补贴式定价方法。总之，监管机构仅仅根据单边价格或补贴来判断是否属于不正当竞争或垄断，的确存在困难。例如，一个平台拒绝与另一个平台链接和联通，会使人们觉得很不方便。
其次，互联网平台的显著双边性，再加上其巨大的范围经济性、场景黏性，以及边际成本趋零，都有可能给传统的产业组织分析和判定方法带来严重的尴尬。最后，上述种种情形，都会强化数字经济领域的冠军通吃剩者为王预期，会刺激企业和投资者以激进和激烈方式进行价格和补贴竞争，以及其他方面的竞争。
此外，风险资本大量进入这些行业，助长了受资企业为抢夺市场份额而竞争（competition for market），以及为抢夺流量而竞争（competition for stream）的行为，这类竞争常常采取资本补贴的残酷方法而进行，这就是所谓的烧钱竞争。一方面，所谓的新布兰代斯学派虽然重新强调市场结构的重要性，但其实际关注焦点是，过高的市场集中度以及维持高集中度的巨头企业的行为，对民主和自由的社会基础产生了怎样的不良影响，而非市场集中度本身。
进入专题： 数字经济 反垄断 反不正当竞争 。同时，需要强化对数据运用与算法的分析和监控，严密防止巨头企业利用这些手段以自动的、隐形的方式实施系统性的不当和不法行为。完全可以说，数字经济将呼唤更频繁的、更大范围的综合考察与联合行动。自我优待在传统市场中也存在。但是在数字平台领域，由于搜索和匹配可以在广泛得多的范围内进行，而且数据和算法可以显著放大搜索和匹配的分际，无疑极大地有助于平台企业的自我优待行为。并购者在之后会将被并购者扼杀掉，或者将其边缘化，以消除潜在威胁和颠覆。
另一方面，数字经济领域的拒绝交易行为的自动性、隐蔽性非常强，人们和厂商很可能在不知不觉中被拒绝交易，甚至被拒后仍不知情。而且，算法和软件的强大功能，可能使大量的人们和厂商被拒绝交易，从而形成社会公愤。
这是一种数字化的系统性危害，比拒绝交易、自我优待本身还更应该受到关注。摘要：与传统工业行业不同的是，数字经济诸多领域属于新兴和新生行业，技术和产品状态处于快速变化和迭代之中，市场结构和企业地位都处于不稳定进程中，基于市场结构的分析框架已无法应对复杂现实，而新的产业组织理论也支持对企业行为，特别是巨头企业的行为给予更多关注。
对于数字经济领域拒绝交易行为，应该根据其特点，进行有针对性的规制，主要就是应该关注拒绝交易行为，以及自我优待等行为的自动性、隐秘性带来的危害。杀手型并购与投资控股 典型的杀手型并购，是指规模较大、实力较强的企业收购规模较小、实力较弱，通常也较年轻，但对本行业在位大企业可能具有威胁性，甚至对全行业具有颠覆性的企业。
此外，即使实行兼容或链接，但只要设置非常严厉的规则，一旦链接者超出规则，即可以断开链接或进行其他惩罚。因此，政府在数字经济领域的反垄断和反不正当竞争，必将面临一个广义的职责范围。互联网平台通过独有的技术标准和专设的技术措施，拒绝与同领域其他企业的技术标准实行兼容和相互链接，是最常见的封禁行为。总的来看，这些情况都意味着，反垄断部门将可能更多地考虑与消费者权益保护部门、数据安全保护部门、资本市场监管部门等机构联合调查或联合执法。
与经典的工业经济相比，数字经济一些重要领域，譬如互联网平台领域，基于数据和算法的智能化领域，不但出现了许多非常新颖奇异的竞争和反竞争行为，出现了市场结构的快速颠覆性变动，而且对一些传统行业产生了重大冲击或其他影响。反垄断和反不正当竞争执法不能建立在诛心理论的基础之上。
问题在于，一方面，人们和厂商对数字化手段的依赖程度越来越高，拒绝交易会给许多人的生产和生活带来重大的不利影响。电商平台收集其他卖家数据来帮助自营商品的营销，也属于自我优待行为。
大企业即使收购了这些创新型小企业，也承担着不能将这些创新成果实现产业化的风险，甚至还会因此而遭受重大损失。一些行业即使当前市场集中度非常高，政府将领头企业视为反垄断、反不正当竞争的主要目标，也不意味着政府执意改变这种市场结构。
从已有的产业组织理论来看，许多这类竞争属于浪费性竞争（wasteful competition）。另一方面，这些新兴行业的定价策略和补贴手法呈现出各种花样，且借助于网络延伸和算法便利进行复杂设计。因此，大企业进行这样的并购，与自己从事研发活动并无本质区别。从理论上来说，数字经济领域的杀手型并购可能更加频繁。
即使被并购的小企业后来破产歇业了，或者完全失去独立性而成为大企业的一个部门，也只能从事后结果来说这项并购是杀手型，如果说大企业在并购前就旨在将这些小企业杀死，就属于诛心理论。但这样的行为，涉及到其他卖家的数据权属和使用规则问题，需要从数据法的角度，而不是从自我优待的角度，来进行规制。
数字经济领域的自我优待行为，以及其他许多行为，与数据的采集、使用、流转密切相关，与数据作为资产所需要的要件、数据资产的界定方法、对数据资产进行经营的前置条件密切相关，也与算法以及其他技术方法的使用范围和使用方式密切相关，这些都必将是数字经济反垄断、反不正当竞争所面临的重大技术性难题。但是，也应该考虑到，数字经济领域一些企业的特有竞争力，主要是来自其自己构建的独特而强大的生态，而非物理网络。
总的来看，对多种行为进行合并分析的复合视角，由多个机构进行联合调查与综合研判的跨部门合作机制，应该成为数字经济领域反垄断与反不正当竞争的新常态。首先还是应该认识到，一般性的拒绝交易是一种正常权利、正当选择。